闭门羹充饥画饼的区块链,数据库方向的3大顶尖国际会议

原标题:黄铭钧:拒绝充饥画饼的区块链「实干家」 | CNCC 201八

ACM SIGMOD(Special Interest Group On Management Of Data)

由美国Computer组织(ACM)数据管理专门的职业委员会(SI放线菌壮观素OD)发起、在数据库领域有着最高学术地位的国际性学术会议。会议的目标是在大地范围内为数据库领域的切磋者、开拓者以及用户提供贰个研讨新型学术观念和钻研措施、调换开采技艺、工具以及经验的阳台,引导和拉动数据库学科的进化。数据库的最佳会议,也是最佳的系统类的集会之一。已经有30年的野史。一般在美利坚合众国开,加拿大开过五回。近日初始每隔几年在别的洲开2回。玖四年在时尚之都,九七年在东京。现在能来看更增多的首先作者是中国学生的SI卡那霉素OD
paper。与VLDB/ICDE不一样,它是double blind review的议会。

网址:http://www.sigmod.org/

数据库和数码开采领域的商议和杂志

Journals


雷锋同志网 AI
科技(science and technology)评价按:
身为世界头号的数据库专家,新加坡共和国国立大学独立助教黄铭钧最为人津津乐道的,是他与工产业界的紧凑结合,总能第目前间将科研成果转化为生产力。以当下热门的区块链为例,他与探究团队先后进献了第6个区块链测验评定套件
BLOCKBENCH、高质量的区块链数据存款和储蓄系统 FOPRADOKBASE 以及诊疗区块链系统
MediLot,完美兑现了生产和教学研相结合。

VLDB(Very Large Data Base)

南美洲的数据库会议,也曾经有30年的历史。进行地许多依据一年澳大布尔萨(Australia),次年别的洲轮换的原理。它是唯1能接近SI土霉素OD的会议,一般被以为和SI土霉素OD同样受尊重。它的PC相比较diversified一点,其它录取文章的时候也许会设想一点地点平衡。因而对于United States的投稿以至有希望以为比SI林大霉素OD还难进。在这一个会议上也能看出更加多的来自U.S.A.以外的稿子。

网址:http://www.vldb.org/

 

数量开采超级期刊

IEEETKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data
Engineering)http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tkde.htm

DMKD(Data Mining and Knowledge
Discovery) http://www.springerlink.com/content/1573-756X/?p=859c3e83455d41679ef1be783e923d1d&pi=0

ACMTKDD(ACM Transactions on Knowledge Discovery from
Data)http://tkdd.cs.uiuc.edu/

ACM
TODS 闭门羹充饥画饼的区块链,数据库方向的3大顶尖国际会议。http://www.acm.org/tods/

VLDB
Journal http://www.vldb.org/

ACM TOIS(ACM Transactions on Information
Systems) http://www.acm.org/pubs/tois/

ACM TIST(ACM Transactions on Intelligent Syetems and Technology)

IEEE TNN(IEEE Transaction on Neural Networks)

在 10 月 二5 日—2七 日马斯喀特国际博览主题(G20 会场)实行的 2018中华夏族民共和国计算机大会(CNCC
201八)上,黄铭钧将与大家享受他对商厦级区块链系统的观念。

ICDE(International Conference On Data Engineering)

IEEE的数据库会议。IEEE的会议一般都比ACM对应会议差不离,ICDE也不例外。一般被以为鲜明比SIGMOD/VLDB差2个品位,但又综上可得比任何的数据库会议高中二年级个水平。

网址:http://www.icde.org/


机器学习一流期刊

JMLR

TPAMI, IJCV,MLJ

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数据库领域重要专注于数据库系统和数码处清理计算法,而数据开采机如果小心于数据价值分析算法。

Conferences


黄铭钧(Ooi Beng
Chin),新加坡国立大学出色教授、辽宁大学莱茵河学者讲座教学、新加坡共和国中国科学技术大学学院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow。首要讨论方向总结数据库质量难题、索引才能、内部存款和储蓄器数据管理、云计算和相互系统的钻研与高级应用等,并致力于”ABCD”(AI,Blockchain,Cloud
Computing,Data Driven Technology)领域的更新与行业化。198伍年结束学业于澳大卡托维兹联邦(Commonwealth of Australia)莫Nash高校,获一等荣誉硕士学位,一九玖零年得到大学生学位,之后进入新加坡共和国国立大学并于 3000 年升迁正教师。2007 至
20一3 年,担任计算机大学委员长,时期将新国大在 QS
Computer学科的排行提高到世界第 8名。近期担当新加坡共和国国立大学人工智慧系统商讨院市长、新加坡最大出租汽车车集团康福德高(ComfortDelGro)的独自董事,并牵头新国民代表大会苏州人造智能立异及行业化宗旨研究开发人工智能,推进人工智能在医疗保养身体、金融科学技术等领域的科学技术术创新新。

 

汇总

上年11月黄铭钧将前往美利坚独资国鹿特丹参与国际数据库前沿展望会议(The
Database Research Self-Assessment
Meeting),那一个闭门会议每届只诚邀二十几位世界最棒的数据库专家加入,身为唯一夏族表示的黄铭钧已经连年受邀参加三届会议,「数据库界泰斗」的地方分明。

一、数据库领域的要害集会

数据库叁大拔尖会议


SigMod http://www.acm.org/sigmod/


VLDB http://www.vldb.org/


ICDE http://www.ipsi.fraunhofer.de/tcde/conf\_e.html

其余,他如故 CCF 海外非凡奉献获得者,身兼新加坡共和国中国科学技术大学学院士、ACM
Fellow、IEEE
Fellow、福建省人工智能发展专家委员会委员等地方,由他领导的新国民代表大会人工智慧系统研商学院规章划的
SINGA 深度学习系列,是率先个进入国际第一流开源社区 Apache
孵化器的深度学习系统项目——三个得以让用户制定运行战术和开采新产品的布满式深度学习平台。

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数量开采3大拔尖会议


SigKDDhttp://www.sigkdd.org/


ICDMhttp://www.cs.uvm.edu/~icdm/


SDMhttp://www.siam.org/meetings/sdm07/

黄铭钧的商量兴趣包涵数据库品质、索引本领、大数量、多媒体及空间数据库管理、内部存款和储蓄器数据管理、云总括和相互系统的研商与应用等,最近几年陆续在
ACM SI放线菌壮观素OD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会构和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB
等刊物揭橥 200 多篇故事集,被引述 一九一肆4 余次,H-Index 为 7四(2018 年 1月的 谷歌 Scholar 数据),并且反复受邀出任 SIGMOD、VLDB 和 IEEE ICDE
等多个数据库行业内部一流会议的委员会主席。

 

人为智能(+数据开掘/Computer视觉/…) 国际一级会议

一 IJCAI :人工智能领域超级国际会议

2 AAAI:葡萄牙人工智能学会AAAI的年会

叁 P奥德赛ICAI:亚太地区人工智能国际会议

据《Saturn财政和经济》电视发表,在担当新加坡共和国国立大学Computer高校院长时期(200七 年—20一三年),黄铭钧乃至得逞将新国民代表大会在 QS Computer学科的排名升高到世界第 8

数据库领域的一流会议SI威斯他霉素OD、ICDE、VLDB,下边将对那三大会议进行一下简易介绍。 

机械学习国际一级会议

壹 ICML:机器学习、格局识别领域一级国际会议(综合)

2 NIPS:神经总括,机器学习园地一流国际会议(综合)

3COLT:机器学习园地一流国际会议(总括学习理论,理论Computer科学与机械和工具学习的接力)

那个引人瞩目标做到,并未有将黄铭钧「困」在象牙塔里,反而变成她向工产业界进击的「燃料」。

 

管理器视觉拔尖会议

一 ICCV:两年一遍,Computer视觉,格局识别,多媒中华全国体育总会结领域拔尖会议

二 CVP奥迪Q5:Computer视觉,格局识别,多媒体计算领域顶尖会议

3 ECCV:两年三次,计算机视觉,格局识别,多媒体总计领域拔尖会议

区块链+医疗=MediLOT

SIGMOD

头号会议:

数据库三大一级会议 —— SI核糖霉素OD,VLDB,ICDE

一SI氯洁霉素OD:九十八分,数据库的最高会议,涉及范围广阔,稍偏应用(理论小说看PODS)。没说的,向往如滔滔江水。那么些会议不仅仅是double-blind
review,而且有rebuttal procedure,可谓别具一格,独竖一帜。

②VLDB:9五分,卓殊好的数据库会议。与SI放线菌壮观素OD类似,涉及范围广阔,稍偏应用。

从小说的材料而言,SI克拉霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说何人比什么人更加高。他们的范围也差不多一样。不少牛人皆认为,2011年的rebuttal
procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难做到每壹篇都一碗水端平正义。多数rebuttal没人看。

数据库理论会议 —— PODS

    玖五分。是“数据库理论的最佳会议,也是二个很好的论战会议”。每年总是co-located
with
SI丙胺博莱霉素OD。感到当中算法背景的人占主流(你能够数数PODS小说中有个别许来自Motwani
group),也有局地AI背景的人(终归SIGART也是主办者之一)。它的影响力远比不上SIGMOD,但是其普通话章的成色比较整齐,variance小于SI博来霉素OD(以及其它任何数据库会议)。有1位牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

数码发掘 三大一级国际会议—— KDD(CFFA类),ICDM(CFFB类),SDM(CFFB类)

顶级:KDD  full paper 95分,poster/short paper 90分。

    ACMKnowledge Discovery and Data
Mining,数据发掘的万丈会议,每年开SIGKDD是United States计算机学会ACM旗下多少开掘和学识发掘的规范团队,KDD的英文全称正是KnowledgeDiscovery
and Data Mining。SIGKDD每年主办的KDD大会,是该领域的万丈学术会议。

天公地道第三: ICDM(CFFB类): IEEE International Conference on Data
Mining

    唯壹进行杂文盲审的会议,每年都会掀起大批量大方参加会议。

相提并论第1: SDM(CFFB类): SIAMInternational Conference on Data
Mining

    底子很厚,但在CS里面包车型客车影响比ACM和IEEE照旧要小

机械学习拔尖会议 —— ICML

新闻寻觅、知识管理 —— ACM SIGILAND,CIKM(CFFB类)

CIKM:International Conference on Information and Knowledge Management
国际音信和学识管理会议

音信寻找、知识管理和数据库领域中一级的ACM会议

利用和媒体世界拔尖国际会议 —— WWW

近期,随着硬件和多少的日益完善,机器学习与深度学习在产业界得到了遍布的利用,可是在现实落地的进度中依旧留存多少提取耗、存款和储蓄格式不联合、非结构化数据、数据清洗、数据不够、数据再一次等主题素材,尤其在
AI
医治会诊领域,临床编码标准的不合并和临床音信的扑朔迷离更是制衡着该领域的前进。


不良会议:

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML澳洲的机械学习会议(这几个相应是一.伍档的,比相似的贰流好)

智能消息管理——ICIIP(IFIP智能音讯管理国际会议)

本着上述难题,黄铭钧教导团队塑造出了
MediLot——二个基于区块链的医治养身数据管理和剖析平台,借助区块链的防篡改特点,保险不一样诊疗保养身体机构之间的医治记录的存档,使得多少来自追踪、数据解析以及基于伤者喜好量身订造的临床变得或然,将医治管理和钻研推进更加好的前景。

是Acm Special Interest Group on Management Of Data的简写。

Online Resources


http://www.kdnuggets.com

http://www.chinakdd.com

网站会集http://www.dmoz.org/Computers/Software/Databases/Data\_Mining//

A google co-op search engine for Data Mining

http://www.google.com/coop/cse?cx=006422944775554126616:ixcd3tdxkke

Data Mining, University of Houston

http://nas.cl.uh.edu/boetticher/CSCI5931 Data
Mining.html

Data Mining Program, University of Central
Floridahttp://dms.stat.ucf.edu/

Data Mining Group, University of
Dortmundhttp://www-ai.cs.uni-dortmund.de/index.html

Data Mining, MIT OCW

http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Sloan-School-of-Management/15-062Data-MiningSpring2003/CourseHome/

Data Mining Group,
Tsinghuahttp://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/dmg.html

KDD oral presentations
videohttp://www.videolectures.net

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数据库会议中最佳的集会,也是最棒的系统类的议会之一,在数据库领域有着最高学术地位的国际性学术会议。其作品提到范围广阔,稍偏应用。这么些会议不仅是double-blind
review,而且有rebuttal
procedure,可谓独竖一帜,独具匠心。200七年10月一日至三月二二十八日,第一六届ACM
SI红霉素OD国际数码文学术会议在法国巴黎国际会议大旨举行。

Tools

Wekahttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

Rapid
Miner(Yale)http://rapid-i.com/content/view/3/76/lang,en/

IlliMinehttp://illimine.cs.uiuc.edu/

Alpha
Minerhttp://www.eti.hku.hk/alphaminer

Potter’s Wheel
A-B-Chttp://control.cs.berkeley.edu/abc/

MediLot 官方网站呈现的才具底层

 

在黄铭钧看来,理想的治病数据共享连串应以伤者为主旨,病人全体最高权力管理本人的病历记录。一句话来讲,伤者能够授权
MediLot
将本人病史数据的访问权限记录在区块链上,在有须求时经过链下点对点互联网将数据发给第一方机构选择,医务卫生人士也可以透过平台上的算法和剖析模型预测病人病情的前进,从而做出最精准的看病检查判断。

The is concerned with the principles, techniques and applications of
database management systems and data management technology. Our members
include software developers, academic and industrial researchers,
practitioners, users, and students. SIGMOD sponsors the annual
SIGMOD/PODS conference, one of the most important and selective in the
field. 

MediLot
并非停留在概念上的「意淫」系统,而是早就在新加坡共和国国立高校医院(NUH)中诞生应用。二〇一9年年终,运行ICO 的 MediLOT
非常快就得到了两笔大数额投资,新加坡共和国政坛部门也公布了加入意愿。

 

从长时间来看,MediLOT
上的壹体化临床检查判断数据,对于少壮医务人士的经验成长提振中型小型规模医院的看病水平,不可不说是个宝藏。

VLDB

区块链的底层优化


黄铭钧的钻研平素走在社会的战线。面对热热闹闹的区块链市镇,黄铭钧冷静地提出近期区块链领域尚存在的1部分主题材料:区块链系统的习性有限,远远小于初始进的数据库系统的预想

是Very Large Data Bases的缩写。

这项结果在她与集体一齐研商设计的区块链测验评定套件 BLOCKBENCH
中取得印证——BLOCKBENCH 是第多个商量和相比许可型区块链的品质的
benchmark。在舆论中,黄铭钧与组织提议了 四 种革新区块链的主意:

玖拾1分的数据库会议。与SIGMOD类似,涉及范围普及,稍偏应用。从小说的成色来讲,SI丙胺博莱霉素OD和VLDB难分伯仲,未有说哪个人比什么人更加高。他们的限制也大约一样。反而VLDB的审阅稿件品质直接异常高。每年的VLDB都有很理论的paper。201四年,数据库领域响当当国际会议VLDB第一回在中原格拉斯哥进行。

  1. 将储存、实行引擎和共同的认知层相互解耦,然后独立优化和扩展;
  2. 接收新的硬件:多核 CPUs 和大内部存款和储蓄器、可相信硬件;
  3. 分片分区:区块链本质上是1种复制状态机系统,系统内每1个节点维护了扳平的数额;
  4. 补助注解性语言。

 

而黄铭钧未有让优化职业停留在「充饥画饼」,随后与团队联手发布了高质量的区块链数据存款和储蓄系统
ForkBase,目的在于援助需求多少版本调节、分叉和防篡改等功效的区块链系统。

VLDB is an annual conference held by the non-profit Very Large Data Base
Endowment Inc. The mission of VLDB is to promote and exchange scholarly
work in databases and related fields throughout the world. The VLDB
conference began in 1975 and is now closely associated with SIGMOD and
SIGKDD. 

「创业从十分的大程度上的话,是系统钻探员生活中必备的一有个别。一创业,就亟须关心整整连串的研究开发,而不仅是做一些的统筹,来支持自身提议的论战。」这是黄铭钧向来以来服从的治学思想,他也用勤劳的硕果向大家显示了那份服从。

 

在 CNCC 201八大会现场,大家将荣耀在当场聆听黄铭钧先生题为《集团级区块链系统:从 0 到
一,再到无限》的大会发言,雷锋(Lei Feng)网 AI
科技(science and technology)评价将第暂且间为我们带来新式报纸发表。

澳洲的数据库会议,也1度有30年的历史。进行地诸多依据一年欧洲,次年其余洲轮换的原理。它是唯壹能接近SI氯洁霉素OD的会议,一般被以为和SI博来霉素OD一样受尊重。它的PC相比diversified一点,其它录取文章的时候只怕会设想一点地段平衡。由此对此美利坚同联盟的投稿以至有十分的大希望认为比SI创新霉素OD还难进。在那个会议上也能见到越多的来源美利坚合众国以外的稿子。 

更多讲者新闻及议程,迎接移步 CNCC 201八大会官方网址精晓,大会现已开放购票门路,在 9 月 贰三二十九日事先完毕报名就可以享用优厚。

 

大会官方网站:

ICDE

雷锋同志网AI科技(science and technology)评价整理分享回去年今年日头条,查看越多


责任编辑:

是IEEE International Conference on Data Engineering的简写。

九贰分的数据库会议,是多少和数据库领域的甲级会议。也是贰个大杂烩,好处是覆盖面广、包容性强,坏处是小说水平参差。

IEEE的数据库会议。IEEE的集会一般都比ACM对应会议差点,ICDE也不例外。一般被感到鲜明比SI卡那霉素OD/VLDB差1个档次,但又总来说之比任何的数据库会议高3个水平。 

 

PODS


是Principles Of Database Systems的简写。

数据库理论的最佳会议。玖四分的数据库会议。每年总是和SI青霉素OD在一如既往地点设置。

里头算法背景的人占主流(你可以数数PODS小说中有个别许来自Motwani
group),也有一些AI背景的人(究竟SIGART也是主办者之1)。它的影响力远不及SI博来霉素OD,可是其汉语章的材料比较整齐,variance小于SI金霉素OD(以及任何任何数据库会议)。有壹人牛人说:“PODS
never had a really bad paper,”那是它值得骄傲的地点。

 

The ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS) is an
international research conference on database theory, and has been held
yearly since 1982. It is sponsored by three Association for Computing
Machinery SIGs, SIGART, SIGACT, and SIGMOD. Since 1991, PODS has been
held jointly with the ACM SIGMOD Conference, a research conference on
systems aspects of data management.

 

2、数据发掘领域的主要集会

=========================

 

一流的:

数码开掘SIGKDD

机械学习ICML

新闻检索SIGI瑞虎

 

二流的:

EDBT

ICDT

CIKM

SDM

ICDM

PKDD,

还有ECML欧洲的机械学习会议(那一个相应是一.伍档的,比相似的二流好)

 

SIGKDD


365bet官网 ,是ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining的简写。

full paper 九伍分,poster/short paper
89分。数据发掘的最高会议。由于历史积淀不足以及世界圈子极小,勿用讳言KDD近年来比SIGMOD尚有所不及。
这几年来KDD的材质都相当高。其full
paper的成色高于SI罗红霉素OD/VLDB中数量开掘地方的paper的品质。原因是SIGMOD/VLDB审阅稿件人中多少开掘的人很少,审阅稿件规范不断定能了解得很好。
这几年一些篇SI欧霉素OD/VLDB的数量开采paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿壹篇full
paper真难。2018年哈工大拿了壹篇,实属难得。二零一9年他俩又拿了贰个SI培洛霉素OD
demo,表明工作真正很踏实。
传闻在不少地点,假若能有一篇SI创新霉素OD/VLDB/KDD,就能大学生毕业,能有两篇就能找到科学的干活。

 

ICML


The International Conference on Machine Learning (ICML) is the
leading international academic conference in machine learning. Along
with NIPS, it is one of the two primary conferences of high impact
in Machine Learning and Artificial Intelligence research. It is
supported by the International Machine Learning Society (IMLS).

 

SIGIR


SIGIR is the Association for Computing Machinery’s Special
Interest Group on Information Retrieval
.

 

EDBT


821分,不错的数据库会议,录取率相当低不过历史积淀不足。

 

ICDT


8七分,PODS的澳国版,数据库理论第一集会。
和SI金霉素OD/VLDB同样,ICDE和EDBT在品质和潜移默化上都齐头并进。

 

任何的如CIKM,SDM,ICDM,PKDD等等都比上述的聚会差一截。

 

CIKM


85分。

 

SDM


full paper 八十七分,poster/short paper
捌五分。SDM的多寡发掘会议,与ICDM并名列数据开采领域的第五位,比KDD有同理可得差异。好像当中执会考查总计局计背景的人可比多,也有一些机器学习背景的人,比较iversified。

 

ICDM


full paper 86分,poster/short paper
八五分。IEEE的数目发现会议,与SDM并名列数据发掘领域的第四个人,比KDD有强烈差异。

 

PKDD


八三分(因为poster/short
paper数量很少,所以反对区分)。好像是KDD的欧洲版,但与KDD胡说八道。

 

三、与数量发掘有关的显要国际期刊

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DMKD (DAMI): Data Mining and Knowledge Discovery

TKDE: IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering

TKDD: ACM Transaction on KDD

SIGKDD Explorations

 

 

 

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